GEE:面对对象(斑块/超像素)尺度的随机森林分类教程

作者:CSDN @ _养乐多_

本文将介绍在Google Earth Engine(GEE)平台上进行面向对象随机森林分类的方法和代码。面向对象随机森林分类是一种强大的分类方法,通过将遥感影像数据聚合成具有语义的对象,结合随机森林算法进行分类,可以得到准确且可解释的土地利用/覆盖分类结果。

分类过程和分类结果如下图所示
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以下是详细步骤和代码示例:

  1. 制作样本点:
  • 本地制作样本点:在ArcGIS里加载遥感影像数据,选择多个地物类别的代表性样本点,并手动标记其位置和类别信息。
  • 在线制作样本点:在GEE平台上使用绘图工具绘制样本区域,然后从中提取样本点。
  • 合并样本点:在GEE平台上将不同来源的样本点合并为一个样本点特征集。
  1. 加入特征变量:
  • 利用各种指数(如NDVI、NDWI等)计算图像的植被指数和水体指数等。
  • 提取纹理特征:使用纹理分析方法(如GLCM、LBP等)从遥感影像中提取纹理特征。
  • 时间序列特征:对于具有时间序列数据的遥感影像,可以计算各种统计特征(如相似度、均值、标准差、斜率等)作为时间序列特征。
  1. 运行随机森林分类器教程:

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